論文の概要: Boost-and-Skip: A Simple Guidance-Free Diffusion for Minority Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06516v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 14:37:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:36:34.503951
• Title: Boost-and-Skip: A Simple Guidance-Free Diffusion for Minority Generation
• Title（参考訳）: Boost-and-Skip: マイノリティ生成のための単純なガイダンスフリー拡散
• Authors: Soobin Um, Beomsu Kim, Jong Chul Ye,
• Abstract要約: 拡散モデルを用いて少数サンプルを生成するために,Boost-and-Skipと呼ばれる強力なガイダンスのない手法を提案する。 これらの一見自明な修正は、確固たる理論と実証的な証拠によって支えられていることを強調する。 我々の実験は、Boost-and-Skipが少数サンプルを生成する能力を大幅に向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.19995625893062
• License:
• Abstract: Minority samples are underrepresented instances located in low-density regions of a data manifold, and are valuable in many generative AI applications, such as data augmentation, creative content generation, etc. Unfortunately, existing diffusion-based minority generators often rely on computationally expensive guidance dedicated for minority generation. To address this, here we present a simple yet powerful guidance-free approach called Boost-and-Skip for generating minority samples using diffusion models. The key advantage of our framework requires only two minimal changes to standard generative processes: (i) variance-boosted initialization and (ii) timestep skipping. We highlight that these seemingly-trivial modifications are supported by solid theoretical and empirical evidence, thereby effectively promoting emergence of underrepresented minority features. Our comprehensive experiments demonstrate that Boost-and-Skip greatly enhances the capability of generating minority samples, even rivaling guidance-based state-of-the-art approaches while requiring significantly fewer computations.
• Abstract（参考訳）: マイノリティサンプルは、データ多様体の低密度領域に位置する、表現不足のインスタンスであり、データ拡張やクリエイティブコンテンツ生成など、多くの生成AIアプリケーションで有用である。 残念ながら、既存の拡散ベースのマイノリティジェネレータは、マイノリティ世代専用の計算コストの高いガイダンスに頼っていることが多い。 これを解決するために、拡散モデルを用いて少数サンプルを生成するためのBoost-and-Skipと呼ばれる単純なガイダンスのないアプローチを提案する。 私たちのフレームワークの重要な利点は、標準的な生成プロセスに2つの最小限の変更しか必要としないことです。 一 分散ブースト初期化及び初期化 (二)時限スキップ。 これらの一見自明な修正は、確固たる理論的および実証的な証拠によって支えられ、その結果、表現されていない少数民族の特徴の出現を効果的に促進する。 我々の総合的な実験により、Boost-and-Skipは少数サンプルを生成する能力を大幅に向上することを示した。

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